AI 에이전트가 인터넷을 검색하고 종합적인 리서치를 수행하는 Deep Research 기능이 주목받고 있습니다. 이를 직접 구축하면서 얻은 인사이트를 공유합니다.
Deep Research란?
사용자의 질문에 대해 AI가 자동으로 여러 소스를 검색하고, 정보를 종합하여 포괄적인 보고서를 생성하는 기능입니다. Perplexity, ChatGPT의 브라우징 기능이 대표적입니다.
핵심 설계 원칙
- 쿼리 분해(Query Decomposition): 복잡한 질문을 여러 하위 질문으로 나눕니다
- 병렬 검색: 여러 소스를 동시에 검색하여 시간을 단축합니다
- 신뢰도 평가: 각 소스의 신뢰도를 평가하고 가중치를 부여합니다
- 중복 제거: 유사한 정보는 통합하여 중복을 피합니다
실제 구현 시 주의점
- 검색 API 호출 비용을 관리하세요 (rate limiting 필수)
- 할루시네이션 방지를 위해 인용(citation)을 철저히 하세요
- 너무 많은 컨텍스트는 오히려 품질을 떨어뜨립니다
- 사용자에게 진행 상황을 실시간으로 보여주세요
추천 스택
LangChain 또는 LlamaIndex를 베이스로, Tavily나 SerpAPI를 검색 백엔드로 사용하면 빠르게 프로토타입을 만들 수 있습니다. RAG 파이프라인과 결합하면 더욱 강력해집니다.
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